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可以看出認(rèn)知扭曲本身雖然往往和負(fù)面情緒相關(guān),但其更多是強(qiáng)調(diào)不合理的負(fù)面情緒,這些負(fù)面情緒的形成和加強(qiáng)都和認(rèn)知扭曲相關(guān)。認(rèn)知扭曲更是不合理的負(fù)面情緒的放大...
2023-11-03 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 2.3k 0
01 晶閘管的結(jié)構(gòu)和功能模型 1.1 晶閘管的結(jié)構(gòu) 如下圖:a)晶閘管元件符號(hào),b)半導(dǎo)體結(jié)構(gòu),c)等效電路 晶閘管整個(gè)器件由四層三個(gè)pn結(jié)組成。p型參...
RT-DETR 是在 DETR 模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的,一種基于 DETR 架構(gòu)的實(shí)時(shí)端到端檢測(cè)器,它通過使用一系列新的技術(shù)和算法,實(shí)現(xiàn)了更高效的訓(xùn)練和推...
本文將繼續(xù)修煉回歸模型算法,并總結(jié)了一些常用的除線性回歸模型之外的模型,其中包括一些單模型及集成學(xué)習(xí)器。 保序回歸、多項(xiàng)式回歸、多輸出回歸、多輸出K近鄰...
2023-11-03 標(biāo)簽:函數(shù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3k 0
時(shí)間序列的基礎(chǔ)模型像自然語(yǔ)言處理那樣存在嗎
時(shí)間序列預(yù)測(cè)領(lǐng)域在最近的幾年有著快速的發(fā)展,比如N-BEATS、N-HiTS、PatchTST和TimesNet。 大型語(yǔ)言模型(LLM)最近在Chat...
2023-11-03 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型應(yīng)用程序 1.3k 0
基于數(shù)字孿生的總裝產(chǎn)線模型構(gòu)建及仿真技術(shù)研究
隨著數(shù)字孿生技術(shù)的快速發(fā)展,可以明顯看出:任何事物都可能有數(shù)字孿生。數(shù)字孿生技術(shù)已廣泛投入應(yīng)用到產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、工業(yè)制造等領(lǐng)域,它所具備的高度保真、實(shí)時(shí)反...
線程 混合協(xié)作調(diào)度模型-調(diào)度在具有相同優(yōu)先級(jí)的線程之間是協(xié)作的。 ?無需鎖 ?使代碼更簡(jiǎn)單,避免了死鎖的情況。 ?它消除了對(duì)執(zhí)行上下文/RTOS的依賴,...
最新基準(zhǔn)測(cè)試錯(cuò)誤率竟高達(dá)90%:紅綠燈認(rèn)錯(cuò)、勾股定理也不會(huì)
馬里蘭大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在探索過程中發(fā)現(xiàn)了這些問題,并在此基礎(chǔ)上提出了兩種主要的錯(cuò)誤類型:語(yǔ)言幻覺和視覺錯(cuò)覺,以此來闡釋這些錯(cuò)誤的原因。
ESL事務(wù)級(jí)建模語(yǔ)言簡(jiǎn)介
任何系統(tǒng)級(jí)建模語(yǔ)言,都需要具備在較高層次的抽象能力和對(duì)不同來源的IP的集成能力。建模方法的選擇通常基于語(yǔ)言熟悉程度、建模支持、模型可用性和簡(jiǎn)單性。 在各...
SoC電子系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)OSCI TLM抽象模型
當(dāng)前,OSCI TLM1.0抽象模型在工業(yè)界的SoC電子系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)中已得到廣泛應(yīng)用,如早期的軟硬件集成、系統(tǒng)性能分析、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、功能驗(yàn)證等。但隨著抽象層...
ESL設(shè)計(jì)的核心——事務(wù)級(jí)建模介紹
關(guān)于ESL的描述更多側(cè)重于它在方法學(xué)上的抽象描述,實(shí)現(xiàn)ESL設(shè)計(jì)的核心是事務(wù)級(jí)建模(TLM,Transaction Level Modeling)。 要...
ESL設(shè)計(jì)之所以會(huì)受歡迎,主要源于以下3方面的特性:功能正確和時(shí)鐘精確型的執(zhí)行環(huán)境使提前開發(fā)軟件成為可能,縮短了軟硬件集成的時(shí)間; 系統(tǒng)設(shè)計(jì)更早地與驗(yàn)證...
今天給大家分享的是如何用python實(shí)現(xiàn)RFM建模。 RFM模型的含義 RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理(C...
任意模型都能蒸餾!華為諾亞提出異構(gòu)模型的知識(shí)蒸餾方法
相比于僅使用logits的蒸餾方法,同步使用模型中間層特征進(jìn)行蒸餾的方法通常能取得更好的性能。然而在異構(gòu)模型的情況下,由于不同架構(gòu)模型對(duì)特征的不同學(xué)習(xí)偏...
如何基于PaddlePaddle平臺(tái)訓(xùn)練并測(cè)試一個(gè)視盤圖像分割的基本模型
在人工智能的輔助下,只需要數(shù)秒,即可初步判斷被檢者是否存在眼底疾病,這將有助緩解專業(yè)眼科醫(yī)生不足的瓶頸,開啟眼底疾病的基層篩查新模式。而圖像分割就是實(shí)現(xiàn)...
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